监控资本主义
📝 Shoshana Zuboff 在《监控资本主义时代》（The Age of Surveillance Capitalism, 2019）中提出了一个堪比 Marx 对工业资本主义分析的宏大理论框架：Google 和 Facebook 等数字平台不只是"科技公司"或"广告公司"——它们开创了一种全新的经济逻辑，其核心"原材料"是人类行为数据，其核心"产品"是对人类行为的预测和修改。监控资本主义不是技术发展的必然结果，而是特定历史条件下的制度选择——它可以也应该被挑战。
第一层：监控资本主义的核心概念
行为剩余（Behavioral Surplus）
Zuboff 的分析始于一个关键区分。当用户使用 Google 搜索时，搜索行为产生的数据可以分为两部分：一部分被用于改善搜索服务（提高搜索结果的相关性），这部分数据服务于用户利益。但远超出"改善服务"所需的多余数据——搜索词的情感倾向、搜索时间和地点、点击模式、停留时间、搜索之间的关联——被提取出来并输入到预测模型中。这些"多余"的数据就是 Zuboff 所称的**“行为剩余”**（behavioral surplus）。
Zuboff 有意将这一概念类比于 Marx 的**“剩余价值”**（surplus value）：在工业资本主义中，工人的劳动产生的价值超过其工资的部分被资本家占有；在监控资本主义中，用户行为产生的数据超过改善服务所需的部分被平台占有。两者共享同一逻辑结构——剥削（exploitation）的对象从劳动力转向了行为数据。
从预测到修改：行为控制的三个阶段
Zuboff 识别了监控资本主义的进化轨迹——一个不断深化的控制逻辑：
| 阶段 | 核心能力 | 商业应用 | 历史标志 |
|---|---|---|---|
| 第一阶段：提取 | 收集用户行为数据 | 用户画像、基础广告定向 | 2001 年 Google AdWords |
| 第二阶段：预测 | 基于数据预测用户未来行为 | 精准广告投放——预测用户购买意向 | 2012 年 Facebook 上市 |
| 第三阶段：修改 | 不仅预测行为，而且引导和修改行为 | 推送通知、界面设计、社交压力机制——引导用户做出特定选择 | 2016 年 Pokemon Go 的"赞助地点" |
从"知道用户可能做什么"到"让用户做特定的事"——这是 Zuboff 认为最危险的质变。在第三阶段，监控资本主义不再满足于被动地预测行为，而是主动干预现实世界以塑造行为——通过精心设计的"推动"（nudges）、社交压力和情境操控。
案例一：Facebook 的情绪传染实验（2014）
2014 年，Facebook 的数据科学团队在 PNAS（美国国家科学院院刊）上发表了一篇论文，揭示了一个令人震惊的事实：Facebook 在 2012 年对约 689,003 名用户进行了未经知情同意的心理实验。研究者操纵了这些用户新闻推送（News Feed）中正面和负面内容的比例，然后测量用户自己发帖的情感变化。结果发现：看到更多负面内容的用户发布了更多负面帖子，反之亦然——情绪是可以通过算法操纵来"传染"的。
这一案例完美印证了 Zuboff 的"从预测到修改"框架。Facebook 不仅仅在观察用户情绪——它在实验性地操纵用户情绪。而且这一实验是在用户完全不知情的情况下进行的——用户既不知道自己是实验对象，也不知道自己看到的内容被人为修改了。当论文发表后引发公众愤怒时，Facebook 的回应是：用户在注册时同意了服务条款，条款中包含了同意参与"研究"的条文——这正是 Zuboff 所批判的"知情同意"的虚假性。
第二层：监控资本主义的完整论证
“无所不知"的供给逻辑
Zuboff 指出，监控资本主义具有一种内在的扩张冲动——永远需要更多的数据、更精细的预测、更深入的行为控制。这一冲动表现为三个维度的"超越”：
| 扩张维度 | 从…到… | 具体表现 |
|---|---|---|
| 广度 | 在线行为 → 离线行为 | 智能手机 GPS 追踪、物联网设备（智能音箱、可穿戴设备） |
| 深度 | 行为数据 → 内心状态 | 情感分析、面部识别、语音情感检测 |
| 预测力 | 群体趋势 → 个体预测 | 个性化推荐、行为预测模型 |
Zuboff 将这一扩张逻辑描述为对**“隐私"的系统性侵蚀**——不是通过一次性的"大规模监控”，而是通过渐进的、不知不觉的数据殖民。每一次"方便"的新功能（语音助手、面部解锁、智能家居）都是数据提取的新前沿。
与 Foucault 全景敞视的关键区别
Zuboff 的分析与 Michel Foucault 的**“全景敞视”**（panopticon）概念有深层呼应——两者都关注监视如何塑造行为。但 Zuboff 指出了一个关键区别：
| 维度 | Foucault 的全景敞视 | Zuboff 的监控资本主义 |
|---|---|---|
| 监视者 | 国家（监狱、学校、工厂） | 私营企业（平台、数据中介） |
| 被监视者的意识 | 知道自己可能被监视 → 自我规训 | 往往不知道数据被收集的范围和用途 |
| 控制机制 | 通过被监视者的内化——自我约束行为 | 通过外部操纵——修改环境和选择架构来引导行为 |
| 目标 | 社会秩序和纪律 | 商业利润——将预测和行为修改出售给广告商 |
Foucault 的全景监狱至少假定了被监视者的主体性——正是因为知道被监视，才会自我规训。监控资本主义的阴险之处在于它剥夺了主体性的前提条件——如果连被监视的事实都不知道，何谈有意识的应对？
案例二：Google Street View 与"数据领地宣示"
Zuboff 将 Google Street View（街景服务）的推出视为监控资本主义"领地扩张"的标志性案例。2007 年，Google 开始在全球范围内派出装有全景摄像头的汽车拍摄街道影像。2010 年，一项调查发现这些汽车在拍摄街景的同时还秘密收集了沿途 Wi-Fi 网络的数据——包括未加密网络中传输的电子邮件、URL 和密码。
Google 最初声称这是"一个工程师的错误"——但后续调查表明这是一个系统性的数据收集行为。多个国家的隐私监管机构对 Google 进行了处罚，但罚款金额对于 Google 的营收而言微不足道。
Zuboff 用这一案例说明了监控资本主义的一个核心特征：先行占据，后果自负（Zuboff 称之为"发现的权利"[right of discovery]——类似于殖民时代帝国主义者对"无主之地"的领地宣示）。平台企业先采取行动收集数据，等到被发现和处罚时，收集行为已经完成、数据已经入库——而罚款只是"做生意的成本"。
第三层：数据主义与批判性回应
数据主义（Dataism）：意识形态批判
Zuboff 识别了支撑监控资本主义的意识形态基础——她称之为**“数据主义”**（dataism，这一概念也独立地被 Yuval Noah Harari 在《未来简史》中使用）。数据主义的核心信条是：一切都可以而且应该被数据化——更多的数据意味着更好的决策、更精确的预测和更高效的社会运作。在数据主义的世界观中，隐私是"过时的"——拒绝分享数据是非理性的、反进步的。
Zuboff 对数据主义的批判是：它将技术能力等同于道德正当性——“因为可以收集数据，所以应该收集数据”。它将个人数据从权利范畴转化为资源范畴——从"不可侵犯的个人领域"变为"有待开采的原材料"。数据主义是监控资本主义的合法化叙事——它使数据提取显得"自然"、“不可避免"和"有利于所有人”。
对 Zuboff 的学术批评
尽管 Zuboff 的分析产生了巨大的学术和公共影响，它也面临了来自多个方向的重要批评：
批评一：过度"新颖性"声称。 Evgeny Morozov（2019）指出，Zuboff 将监控资本主义描述为前所未有的"新型资本主义"，但数据监控和行为操纵在资本主义历史上并非新事物——信用评分机构（如 Equifax）自 1960 年代以来就一直在收集和出售消费者行为数据。Zuboff 所描述的现象可能只是资本主义既有逻辑的技术升级，而非一种根本性的新形态。
批评二：忽视国家-企业共谋。 Zuboff 的分析聚焦于私营企业的监控行为，对国家监控着墨较少。Edward Snowden 在 2013 年揭露的 NSA PRISM 项目表明，国家监控机构与科技公司之间存在深层的共谋关系——政府利用企业收集的数据进行大规模监控。仅仅批判企业而忽视国家-企业联合体（surveillance-industrial complex）的分析是不完整的。
批评三：对劳动问题的忽视。 Nick Srnicek（2017）和其他政治经济学取向的批评者指出，Zuboff 对"行为剩余"的分析借用了 Marx 的剩余价值概念，但没有真正采纳 Marx 的劳动理论。如果用户的数据生产行为是一种"劳动"，那么问题不仅仅是"隐私"——而是剥削。用户免费为平台创造价值——这是一种新型的"无偿劳动"（unwaged labour）。Zuboff 的隐私框架可能掩盖了更根本的经济不公正问题。
批评四：替代方案的模糊性。 Zuboff 对监控资本主义的诊断极为详尽，但她提出的替代方案——加强隐私法规、恢复个人数据主权——相对模糊。批评者问：在网络效应和平台垄断的现实中，个体的"数据主权"在多大程度上是可行的？是否需要更激进的结构性变革——如将数据视为公共资源、对平台实施公共所有权或反垄断拆分？
案例三：Apple 的"隐私"策略——真正的抵抗还是商业差异化？
2021 年，Apple 推出了 App Tracking Transparency（ATT）功能，要求 iOS 应用在追踪用户数据之前征得明确同意。结果，约 75% 的用户选择了拒绝被追踪——这对 Facebook 的广告收入造成了约 100 亿美元的损失。Apple 将自己定位为"隐私的捍卫者"。
但批判性分析揭示了更复杂的图景：Apple 的"隐私"策略与其商业模式高度一致——Apple 主要靠硬件和服务（而非广告）盈利，限制第三方数据追踪不会损害其核心收入，反而可以削弱竞争对手（尤其是 Meta 和 Google）。同时，Apple 自己的广告业务（Apple Search Ads）并不受 ATT 限制——这引发了"双重标准"的质疑。更根本地，Apple 的隐私保护仍然是在其封闭的平台生态内运作的——用户获得了更多的隐私保护，但代价是对 Apple 生态系统的更深依赖。这一案例表明，在监控资本主义的结构中，“隐私保护"本身也可以被商业化——成为另一种竞争策略而非真正的权利保障。
💭 延伸思考
- “如果产品是免费的，那么产品就是使用者本身。” 这句流行语是否准确地概括了监控资本主义的逻辑？Zuboff 可能会如何修正这一说法？
- 监控资本主义在全球范围内的表现是否一致？在不同的政治体制和文化传统中，个人数据的社会意义和监控的可接受程度是否存在显著差异？
- 如果大型语言模型（LLM）和生成式 AI 是基于海量用户数据训练的，那么 AI 的发展本身是否就是监控资本主义的延伸——训练数据的来源和使用是否应该受到更严格的伦理和法律审查？
📚 参考文献
- Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs. ——监控资本主义理论的完整阐述。
- Zuboff, S. (2015). “Big Other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization.” Journal of Information Technology, 30(1), 75-89. ——监控资本主义概念的最早学术论文。
- Morozov, E. (2019). “Capitalism’s New Clothes.” The Baffler. ——对 Zuboff 理论的尖锐批评。
- Srnicek, N. (2017). Platform Capitalism. Polity Press. ——从政治经济学视角分析平台资本主义。
- Couldry, N. & Mejias, U. A. (2019). The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford University Press. ——“数据殖民主义"视角的互补分析。